2026-07-17
BBVA es una empresa global con más de 160 años de historia que opera en más de 25 países en los que damos servicio a más de 80 millones de clientes. Somos más de 121.000 profesionales que trabajamos en equipos multidisciplinares y de perfiles tan diversos como financieros, expertos jurídicos, científicos de datos, desarrolladores, ingenieros o diseñadores.
Funciones Principales :
-*Diseñar, desarrollar e implementar algoritmos de detección y prevención de comportamientos atípicos relacionados con PLD, utilizando Python, PySpark y SQL.
-*Analizar grandes volúmenes de información transaccional, operativa y de clientes para identificar patrones, señales de alerta, desviaciones y riesgos potenciales.
-*Realizar verificación, validación y conciliación de cifras reportadas en plataformas y sistemas de analítica, asegurando consistencia, trazabilidad y confiabilidad de la información.
-*Explicar de forma clara los resultados de análisis, modelos y algoritmos a equipos técnicos, áreas de negocio, cumplimiento, control interno, auditoría y otros stakeholders.
-*Documentar metodologías, criterios de análisis, reglas de negocio, supuestos, fuentes de información, linaje de datos y resultados obtenidos.
-*Participar en la definición, calibración, seguimiento y mejora continua de indicadores, reglas y modelos de monitoreo PLD.
-*Comprender el entorno económico, local y sectorial para contextualizar hallazgos analíticos y fortalecer la interpretación de comportamientos atípicos.
-*Identificar problemas de calidad, completitud, oportunidad o consistencia de datos, proponiendo acciones correctivas con áreas responsables.
-*Traducir necesidades funcionales de PLD en requerimientos analíticos, técnicos y de datos.
-*Colaborar con equipos de Data, Tecnología, Cumplimiento, Riesgos, Control Interno y áreas de negocio para asegurar que las soluciones analíticas sean útiles, explicables y accionables.
-*Generar tableros, reportes ejecutivos, documentación técnica y presentaciones para comunicar hallazgos, riesgos, tendencias y recomendaciones.
Retos del Puesto :
-*Desarrollar soluciones analíticas robustas, explicables y trazables para apoyar la detección temprana de riesgos PLD.
-*Garantizar la consistencia entre cifras analíticas, fuentes de datos y reportes utilizados por las áreas de control.
-*Convertir grandes volúmenes de datos en hallazgos claros, accionables y comprensibles para audiencias técnicas y no técnicas.
-*Integrar conocimiento técnico de datos con entendimiento funcional de PLD, riesgos, comportamiento transaccional y contexto local.
-*Mejorar continuamente la precisión, oportunidad y utilidad de los algoritmos de detección de comportamientos atípicos.
-*Fortalecer la documentación, gobierno, trazabilidad y explicabilidad de los análisis y modelos utilizados.
Nivel de escolaridad indispensable :
Licenciatura, Licenciatura o Ingeniería en Actuaría, Matemáticas, Estadística, Economía, Ciencia de Datos, Sistemas, Computación, Ingeniería Industrial o carreras afines.
Experiencia requerida (Detallada) :
-*Experiencia mínima de 5 años en análisis de datos, ciencia de datos, analítica avanzada, riesgos, cumplimiento, PLD o áreas relacionadas, incluyendo experiencia comprobable en:
-*Desarrollo de análisis avanzados con Python y PySpark.
-*Explotación de información en ambientes Big Data, Data Lake o plataformas analíticas empresariales.
-*Uso avanzado de SQL para extracción, transformación, validación y conciliación de información.
-*Diseño de algoritmos, reglas, segmentaciones, scorecards, modelos o metodologías de detección de patrones atípicos.
-*Análisis de información transaccional, comportamiento de clientes, productos financieros o señales de riesgo.
-*Validación de cifras, control de calidad de datos, reconciliaciones y análisis de consistencia.
-*Documentación técnica y funcional de modelos, análisis, fuentes, reglas y resultados.
-*Comunicación de hallazgos complejos a audiencias ejecutivas, técnicas y de negocio.
Conocimientos Indispensables :
-*Python avanzado.
-*PySpark avanzado.
-*SQL avanzado.
-*Análisis exploratorio de datos y perfilamiento de información.
-*Modelado analítico, detección de anomalías, segmentación o análisis estadístico.
-*Validación, conciliación y control de calidad de cifras.
-*Manejo de grandes volúmenes de datos en entornos distribuidos.
-*Documentación de análisis, reglas, fuentes, supuestos y resultados.
-*Storytelling con datos y explicación de resultados para audiencias no técnicas.
Conocimientos deseables :
-*Conocimiento de regulación, procesos y controles asociados a PLD en el sector financiero.
-*Experiencia con modelos de detección de anomalías, machine learning supervisado o no supervisado.
-*Conocimiento de gobierno de datos, linaje, calidad, diccionarios de datos y trazabilidad.
-*Experiencia con herramientas de visualización como Power BI, Tableau, MicroStrategy, Amazon QuickSight o similares.
-*Experiencia con ambientes cloud, notebooks colaborativos, Git, CI/CD analítico o MLOps.
-*Conocimiento de productos bancarios, comportamiento transaccional, canales digitales, pagos, cuentas, clientes y contrapartes.
Idiomas :
Inglés intermedio deseable para interacción con equipos globales o documentación técnica.
Ubicación Física :
Torre BBVA Av. Paseo de la Reforma 510
“Esta vacante participa en un piloto de retroalimentación. Por favor, asegúrate de tener tu perfil de Workday al 100% y de llenar todos los campos de esta solicitud ”
En caso de requerir algún ajuste razonable* en tu proceso de selección, comunícalo al reclutador/a en el primer contacto.
En BBVA creemos que contar con un equipo diverso, nos hace ser un mejor banco. Por este motivo apoyamos activamente la diversidad, la inclusión y la igualdad de oportunidades, sin importar cual sea su origen étnico o nacional, sexo, edad, religión, discapacidad, orientación sexual, identidad o expresión de género, la condición social, la condición de salud, las opiniones, el estado civil o cualquier otra que atente contra la dignidad humana y tenga por objeto anular o menoscabar los derechos y libertades de las personas. Estamos seguros que cultivando un ambiente de trabajo colaborativo e inclusivo podremos mostrar lo mejor de nosotros mismos.
